适用于系统上线期间培训使用/新人教育等之用。

本文投稿 IEEE transaction on vehicular technology ，审稿周期大概40天，意见下来，其中两个审稿人，一个审稿人提出了较多意见，意见较尖锐，另一个审稿人意见很好，认同文章的创新性，指出几个语法拼写错误，但是编辑却认为文章的贡献度不够，直接给拒稿啦。基于此，本人写了此申辩信，看有机会打动审稿人，给一个重投的机会。希望给大家一个学习借鉴的机会。 尊敬的编辑， 我们对您在处理我们的稿件（VT-2019-03538）过程中付出的努力表示感谢。同时，我们也对两位审稿人的详尽反馈表示诚挚的谢意，他们的评论确实帮助我们提升了论文的质量。然而，当我们收到“经过对审稿人评论的仔细考虑，决定不在此发表该论文在IEEE Transactions on Vehicular Technology上。请注意，我们不接受基于此次被拒论文的修订版提交。”这样的决定时，我们感到非常遗憾，我们希望您能重新考虑并给予我们第二次机会。 第一位审稿人的意见倾向于消极，但他仅指出了文章中的一些问题，并未明确提出拒绝的意见。他提出的大多数观点都可以通过修改和改进来解决。而第二位审稿人的意见则明显积极，这表明审稿人认同文章的创新性和贡献，尽管存在一些小问题，但我们完全有能力进行修正。 对于“创新性和贡献不足以成为交易论文”的评论，我们认为这篇论文具有足够的贡献和新颖性。为了展示这篇论文的贡献和创新之处，我们对现有的VLC/RF通信系统进行了调查。我们发现，虽然有少数研究者探讨了混合VLC/RF通信系统，但他们假设窃听器只存在于RF链路中，而VLC链路的物理层安全（PLS）并未被考虑。然而，由于VLC系统的广播特性，其安全问题仍然存在风险。鉴于这一背景，我们在考虑混合RF/VLC中继系统时，考虑了在VLC和RF链路上都可能发生窃听的情况。此外，我们假设源到合法用户和窃听器的直接链路并未被阻断。我们讨论了现有混合RF/VLC合作系统的PLS性能，并提出了一种新的解决方案，以增强系统的安全性。 我们已经针对审稿人的建议对论文进行了全面的反思和审查，并准备了详细的修订计划。我们将在修订版中明确阐述我们的创新点，强调它们对VLC/RF通信领域的贡献，并对文章结构、论述清晰度以及可能存在的语言和拼写错误进行修正，以满足更高的出版标准。 我们坚信，通过这次修订，我们的论文将能够充分展示其在VLC/RF领域的独特贡献，并符合IEEE Transactions on Vehicular Technology的出版要求。因此，我们恳请您能重新考虑我们的稿件，并给予我们一次修订和再次提交的机会。 再次感谢您在审稿过程中的辛勤工作，我们期待您的积极回应，并承诺将全力以赴改进我们的论文，以期达到贵刊的期望。 顺祝商祺， [您的名字] [您的联系方式]

### GSM-R网络场强及QoS指标测试标准(讨论稿)关键知识点解析 #### 一、概述 **GSM-R网络场强及QoS指标测试标准(讨论稿)**旨在为中国的铁路GSM-R数字移动通信网络提供一套统一的测试方法和技术依据。这份文档详细规定了无线网络覆盖和服务质量(QoS)的测试流程和技术要求，对于指导网络建设和维护具有重要意义。 #### 二、范围 本测试方法主要针对中国铁路GSM-R数字移动通信网络的无线网络覆盖和服务质量进行测试，并适用于网络建设、验收和维护管理等各个环节。 #### 三、规范性引用文件 - **TY0001—2006《GSM-R数字移动通信网技术体制》**：这是GSM-R无线网络覆盖和服务质量测试的基础技术规范，提供了必要的理论基础和技术要求。 - **《GSM-R数字移动通信系统工程设计规范》**：用于指导GSM-R系统的具体工程设计。 - **《铁路GSM-R数字移动通信系统最小可用接收电平测量方法（V1.0）》**：规定了最小可用接收电平的测量方法，确保信号传输的质量。 - **UIC Project EIRENE Functional Requirements Specification 7.0 on 17 May 2006**：定义了欧洲铁路集成无线电增强网络的功能需求。 - **UIC Project EIRENE System Requirements Specification 15.0 on 17 May 2006**：进一步细化了系统层面的需求规格。 - **UIC ERTMS/ETCS-Class1 Interfaces Class1 Requirements SUBSET-093 V2.3.0 on 10 Oct 2005**：规定了ERTMS/ETCS系统的接口要求。 - **《ERTMS/GSM-R Quality of Service Test Specification V1.2g》**：专门针对ERTMS/GSM-R的服务质量测试制定了具体规范。 #### 四、术语和定义 - **系统可靠性**：是指GSM-R数字移动通信系统在时间和空间上可靠通信的概率。 - **最小可用接收电平**：为了确保铁路GSM-R数字移动通信系统的可靠性和服务质量，在特定条件下所需的最低端电压值。 - **IGSM(T)接口**：ETCS系统与GSM-R网络在移动用户端的接口。 - **IFIX(T)接口**：ETCS系统与GSM-R网络在固定端的接口。 - **IUm接口**：GSM-R网络的无线接口。 - **服务质量**：衡量网络向用户提供业务质量水平的一系列端到端性能指标。 #### 五、无线场强覆盖测试方法 - 测试方法主要包括但不限于使用专业的测试设备对GSM-R网络的覆盖区域进行信号强度测量，确保信号覆盖范围满足实际需求。 - 需要考虑到地形地貌、建筑物遮挡等因素对信号传播的影响，确保测试结果的准确性和可靠性。 - 通过数据分析，评估网络的实际覆盖情况，并提出改进措施。 #### 六、话音与非列控QoS指标测试方法 - 话音服务质量测试包括通话清晰度、接通率、掉话率等指标的测试。 - 非列控业务的QoS测试主要关注数据传输速率、延迟时间、丢包率等关键指标。 #### 七、列控QoS指标测试方法 - 列控业务的QoS测试更为严格，需确保信号传输的高度稳定性和实时性。 - 重点测试列控信号传输中的误码率、传输延迟等指标。 #### 八、通用无线分组数据业务QoS指标测试方法 - 对于通用的无线分组数据业务，测试的重点在于数据传输速率、延迟时间以及丢包率等方面。 - 需要确保在不同的网络负载下，数据传输的稳定性和效率。 **GSM-R网络场强及QoS指标测试标准(讨论稿)**为GSM-R网络的建设和运维提供了重要的技术支撑，通过一系列详细的测试方法和指标要求，确保了网络覆盖和服务质量达到预期的目标，为铁路通信的安全高效运行奠定了坚实的基础。

ChatGPT是一款强大的人工智能语言模型，它可以用于各种创新和实用的场景，如内容创作、问题解答、游戏设计、社交互动和个人发展。以下是基于标题、描述和部分内容所展示的知识点： 1. **内容创作**：ChatGPT能帮助用户编写各种类型的文本，包括Twitter帖子、小说、演讲稿、工作报告、读书笔记、合同和菜谱。用户可以输入具体需求，如吉姆·麦克莱德用它来创建设计主题的Twitter帖子，朱塞佩·弗拉托尼则用它来构思悬疑小说的情节。 2. **问答和访谈准备**：对于组织者来说，ChatGPT可以提前生成一系列相关问题，用于嘉宾问答环节，如理查德·布利斯在水资源管理专家演讲时的提问，确保讨论的深度和广度。 3. **游戏设计**：理查德作为棋牌游戏专家，发现ChatGPT在策划和设计新游戏中具有潜力，意味着它可以帮助创新游戏规则、剧情或角色设定。 4. **社交互动**：在约会应用上，ChatGPT可以提供开场白和调情建议，如坦亚·汤普森的例子所示，帮助用户提高社交互动的吸引力。 5. **情感支持**：面对孤独和焦虑，ChatGPT能够进行情感上的陪伴和心理疏导，如PepperBrooks和丹尼尔·内斯特的经历，它提供了日记写作的提示来处理焦虑问题。 6. **创意命名**：ChatGPT还可以用于产品或事物的命名，如丹尼尔请求的新饮料名字，展示了模型在创意生成方面的能力。 7. **即时翻译**：如同丽莎·蒙克斯的建议，ChatGPT可以作为移动设备上的翻译工具，实时翻译不同语言，帮助旅行者解决语言障碍。 8. **健康指导**：在个人健康领域，ChatGPT可以提供定制化的健身计划，如丽莎·蒙克斯的5公里跑步训练计划，指导用户逐步提升体能。 9. **持续学习和适应**：随着用户的不断交互，ChatGPT可以学习并适应用户的偏好，提供更加个性化的服务和建议。 通过这些示例，我们可以看到ChatGPT在日常生活中具有广泛的应用前景，不仅可以提高工作效率，还能增强个人创造力，提供情感支持，并在多方面改善生活质量。然而，需要注意的是，虽然ChatGPT非常强大，但它仍存在一定的局限性，例如可能无法理解某些特定情境或复杂话题，因此在使用时应结合实际情况进行判断。

启语设计稿培训机构门户设计分享（设计交付，客户拒不付款，很无耻，还在用我的设计） 有合同的，而且交付后拒不付尾款，开始说付，然后是拖着不付，说自己的款没有收到，最后一分都不付，目前网站上就是用我们的设计,拿来就可以用，这就是不付款的代价，现在就拿来分享给大家用吧，拿来就可以用的，切好了的html

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MES(Manufacturing Execution System)国际标准第四部分 Enterprise - Control System Integration Part4: Business to Manufacturing Transactions ISA 95 Part 4, Working Draft 04Enterprise/Control System Integration- Objects and attributes for manufacturing operations management integration

交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提 高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或 行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、 人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此 技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。 本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨 论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选 用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像 头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行 驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠 的在道路线上行驶。

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